2014
DOI: 10.30598/barekengvol8iss2pp9-18
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Pendekatan Vector Error Correction Model Untuk Analisis Hubungan Inflasi, Bi Rate Dan Kurs Dolar Amerika Serikat

Abstract: ABSTRAKPengendalian terhadap tingkat inflasi, BI rate dan nilai tukar dolar Amerika Serikat terhadap rupiah merupakan hal yang paling penting demi terciptanya stabilitas moneter dan perekonomian di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan hubungan antara tingkat inflasi, BI rate, dan nilai tukar USD terhadap IDR, kemudian menganalisis model tersebut, dan memberikan peramalan dan analisis struktural dari model tersebut. Oleh karena itu, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Vect… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

1
5
0
8

Year Published

2018
2018
2023
2023

Publication Types

Select...
6
2
1

Relationship

0
9

Authors

Journals

citations
Cited by 22 publications
(14 citation statements)
references
References 1 publication
1
5
0
8
Order By: Relevance
“…The value of t-statistics, it can be seen from the P-value is smaller than alpha 5% (p-value<5%) (Sinay, 2014). The results of the ADF test found that all data in this study are stationary at first difference.…”
Section: Test Of Stationaritymentioning
confidence: 52%
“…The value of t-statistics, it can be seen from the P-value is smaller than alpha 5% (p-value<5%) (Sinay, 2014). The results of the ADF test found that all data in this study are stationary at first difference.…”
Section: Test Of Stationaritymentioning
confidence: 52%
“…Before modeling the Vector Panel Error Correction Model (PVECM), it is recommended to perform a co-integration test conducted to find out if the variables used have a relationship or not (Sinay, 2014). The concept of co-integration is basically to see the long-term balance between the observed variables.…”
Section: Cointegration Testmentioning
confidence: 99%
“…Adapun model persamaan VECM secara umum adalah sebagai berikut (Juanda dan Junaidi, 2012) : = vektor koefisien regresi t = tren waktu x = x' dimana ' mengandung persamaan kointegrasi jangk panjang Yt-1 = variabel in-level  = matriks koefisien regresi k-1 = ordo VECM dari VAR t = error term 6. Analisis Impuls Response Function (IRF) Analisis ini bertujuan untuk melihat efek (pengaruh) dari setiap variabel (endogen) jika diberikan shock atau impulse (guncangan) (Sinay, 2014).…”
Section: Estimasi Vecmunclassified
“…Analisis ini bertujuan untuk memprediksi kontribusi setiap variabel (persentase variansi setiap variabel) yang diakibatkan oleh perubahan variabel tertentu dalam sebuah sistem (Sinay, 2014).…”
Section: Analisis Forecast Error Variance Decomposition (Fevd)unclassified